package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.VoucherOrder;
import com.hmdp.mapper.VoucherOrderMapper;
import com.hmdp.service.ISeckillVoucherService;
import com.hmdp.service.IVoucherOrderService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.RedisIdWorker;
import com.hmdp.utils.UserHolder;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.aop.framework.AopContext;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.*;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.PostConstruct;
import javax.annotation.Resource;
import java.time.Duration;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;



/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {

    @Resource
    private ISeckillVoucherService iSeckillVoucherService;
    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;


    @Resource
    public RedissonClient redissonClient;   // 这个 就是 redisson 的 客户端

    private static final DefaultRedisScript<Long> check_SCRIPT;

    static{
        check_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        check_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("check_coucher.lua"));  // 这个 就是通过 lua 的位置来加载lua
        check_SCRIPT.setResultType(Long.class);
    }

    @PostConstruct  // spring 提供的
    public void init(){   // 就是 在 加载 这个 类 之后 就 将 任务 提交给 线程 池
        // 在redis中创建消费者组 因为 消费者 组 是 需要 自己 去 创建的 不能 自动创建  但是 队列 没有的 话 会 自动 创建
        if(!stringRedisTemplate.hasKey("stream.orders"))  // 没有 创建的 这个 消息 队列 就去 创建
            stringRedisTemplate.opsForStream().createGroup("stream.orders",  ReadOffset.from("0"),"g1");
        SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
    }

    // 异步 处理的 线程池，
    private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();  // 创建了 一个

    // 组测 队列
    private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks =new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);


    public class VoucherOrderHandler implements Runnable{


        @Override
        public void run() {    // 专门启动 一个  线程 来 物理上 购买 成功  这个 是一个 新的 线程
            while (true) {
                try {
                    // 1.获取消息队列中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 >
                    List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
                            Consumer.from("g1", "c1"),
                            StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)),
                            StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.lastConsumed())
                    );
                    // 2.判断订单信息是否为空
                    if (list == null || list.isEmpty()) {
                        // 如果为null，说明没有消息，继续下一次循环
                        continue;
                    }
                    // 解析数据
                    MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);  // 一次 读取 一条
                    Map<Object, Object> value = record.getValue();
                    VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);
                    // 3.创建订单
                    createVoucherOrder(voucherOrder);  // 创建 订单
                    // 4.确认消息 XACK
                    stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());
                } catch (Exception e) {
                    log.error("处理订单异常", e);
                    //处理异常消息
                    handlePendingList();  // 被 消费者 读取 到那时 没有 确认的 消息 放在 Pending-list 里面，这里 就 处理 一下
                }
            }
        }


        // 这个 只会 会 在 重试 一次 就 不 充实了
        private void handlePendingList() {  // 会将  所有的 pending-list 中的 订单 都 处理完  才行
            while (true) {  // 一直 到 将 所有的 没未完成 的 订单 处理完毕  在 试一试
                try {
                    // ReadOffset.from("0")  除了是 ReadOffset.lastConsumed() 之外 其他 都代表 更具 "x" 从 pending-list 里面获取消息 pending-list 是 消费 但是 还没有 确认的 消息
                    // 1.获取pending-list中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 0
                    List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
                            Consumer.from("g1", "c1"),
                            StreamReadOptions.empty().count(1),
                            StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.from("0"))
                    );
                    // 2.判断订单信息是否为空
                    if (list == null || list.isEmpty()) {
                        // 如果为null，说明没有异常消息，结束循环
                        break;
                    }
                    // 解析数据
                    MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
                    Map<Object, Object> value = record.getValue();
                    VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);
                    // 3.创建订单
                    createVoucherOrder(voucherOrder);
                    // 4.确认消息 XACK
                    stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());
                } catch (Exception e) {  // 还是 不行 就说明 没有 处理 成功 但是 逻辑上 是 必须成功的 因为 前端 已经 逻辑上 购买 成功了
                    log.error("处理pendding订单异常", e);
                    try{
                        Thread.sleep(20);
                    }catch(Exception ex){
                        ex.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        }




        //
//        @Override
//        public void run() {
//
//            while(true){   // 要不断 轮询 等待，这样 就想服务器 一直在等待客户端一样
//            // XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 >
//            // 放到 redsi 的 消息队列 里面了 现在 就要
//            //treamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.lastConsumed())  制定了 哟啊从 哪个 消息队列里面获取 并且 获取 哪一种 “》”： 消息队列 对头的消息 还有 最进一个违背确认 的 。。。
//                List<MapRecord<String, Object, Object>> read = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
//                        Consumer.from("g1", "c1"),
//                        StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)),
//                        StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.lastConsumed())
//                );
//
//                // 确认 确实 收到了消息
//
//                if(read==null || read.isEmpty()){
//                    continue;
//                }
//
//                // da
//                MapRecord<String, Object, Object> entries = read.get(0);   // read 本身是一个 List
//
//                // 然后 获取里面的
//                Map<Object, Object> value =  entries.getValue();  // 这个 就可以获取到 键值对。 map 绷绳 就是 一个 list 有 一个 一个 的entrties 组成
//
//                // 使用hutool 工具包 将一个 map 转换为 一个 对象
//
//                VoucherOrder voucherOrderClass = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);
//
//                // 然后 处理订单
//            }
//
//        }
    }


    // 写 后厨 做什么 的 操作 即 写一个  现车给提
//    private class VoucherOrderHandler implements Runnable{
//
//        @Override
//        public void run() {
//            while (true){
//                try {
//                    // 1.获取队列中的订单信息
//                    VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();
//                    // 2.创建订单
//                    handleVoucherOrder(voucherOrder);
//                } catch (Exception e) {
//                    log.error("处理订单异常", e);
//                }
//            }
//        }
//
//        private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
//            //1.获取用户
//            Long userId = voucherOrder.getUserId();
//            // 2.创建锁对象
//            RLock redisLock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
//            // 3.尝试获取锁
//            boolean isLock = redisLock.tryLock();
//            // 4.判断是否获得锁成功
//            if (!isLock) {
//                // 获取锁失败，直接返回失败或者重试
//                log.error("不允许重复下单！");
//                return;
//            }
//            try {
//                //注意：由于是spring的事务是放在threadLocal中，此时的是多线程，事务会失效
//                proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);  // 如果 proxy 是 null即 没有 完成 初始 化 就 无法工作，会 出现 异常，知道 proxy 正常 初始化 之后 才能 工作，不然 一直都是 异常 状态
//            } finally {
//                // 释放锁
//                redisLock.unlock();
//            }
//        }
//    }

    // 搞一个 阻塞队列

//    private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder){
//
//        // 获取 锁 对象 是为了 保证一人 一单 主要是 为了 确保
//        //1.获取用户
//        Long userId = voucherOrder.getUserId();
//        // 2.创建锁对象
//        RLock redisLock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
//
//        boolean isLock = redisLock.tryLock();
//        if (!isLock) {
//            // 获取锁失败，直接返回失败或者重试
//            log.error("不允许重复下单！");
//            return;
//        }
//        //  获取到 之后
//
//        createVoucherOrder(voucherOrder);
//
//    }
    private IVoucherOrderService proxy;  // 这个 hi
    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {

        // 要记录 谁 买了 哪个 代金券， 所以 要 先 获取 用户信息
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();  // 线程 本地变量， 因为
        // 订单 ID 使用 全局 ID 生成器，方便 集群  分布式 环境下 订单 ID 的 唯一性
        Long orderId = redisIdWorker.nextId("order");  // 这样 其实 会 浪费 ID ，就无法通过redis 里面的 全局Id来判断 某天的 订单数了，但是 可以在 订单表 里面 去获取呀 

        Long result = stringRedisTemplate.execute(
                check_SCRIPT,
                Collections.emptyList(),
                voucherId.toString(), userId.toString(),orderId.toString());
        int r = result.intValue();
        // 2.判断结果是否为0
        if (r != 0) {
            // 2.1.不为0 ，代表没有购买资格
            return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
        }
        //TODO 保存阻塞队列

        // 到这 有秒杀资格 所以 将 信息 保存 到 阻塞队列 里面， 只要是 到这的 都是  有资格的，这样 顺序 就 无所谓了
        // 之前 只是 做了  资格 的 判断 即 判断 一个 用户 有没有 资格 去买
        // 有资格 之后 就要 将

//        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
//
//        // 订单Id 是 全局的 分布式 ID 这样是 为了 保证 集群 混进下
//
////        Long aLong = redisIdWorker.nextId("order");
//        voucherOrder.setId(orderId);
//        // 2.4.用户id
//        voucherOrder.setUserId(userId);
//        // 2.5.代金券id
//        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
//        // 2.6.放入阻塞队列
//        orderTasks.add(voucherOrder);

        //

        proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();  // 这里 所有的 线程 共享 这个 IVoucherOrderServiceimpl 的 代理对象 因为 纳入 spring 管理了


        // 3.返回订单id
        return Result.ok(orderId);   // 返回 给 用户 订单编号，这个 就是 后面 订单 记录完毕 之后 用户 凭借 这个 订单号 就 可以知道 哪个 是 自己的了

        // syn 锁 不适用 于 分布式 和 集群的情况下， 因为 syn 依赖于监视器对象的 对象监视器。要保证所有 的 参与锁争夺的 线程 使用 同一个，而在。。。不行

        // 所以 实现了 分布式 锁s

        // 加锁 的时候 要 注意 锁的 粒度 和范围
        // 下面 使用"order:" + userId 这样 只有相同的 用户之间 才会 产生 锁 竞争 这样 就 可以 提高 并发度
        // 即 锁的 粒度 越 细  范围 越小，那么 相应的 并发度 就会 越高
//        SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);  // 类似于创建 redission 对象,可以 指定 key

        // 获得 的 加锁的对象 然后 再去 获得锁

//        // 这是一个 可冲入的 锁，
//        RLock lock1 = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);// 加锁 即在 redis 使用 set key v nx ex time 的 时候的 key 这个 可以 决定 锁 的 粒度 和
//
//        boolean b = lock1.tryLock();
//
////        boolean b = lock.tryLock(1200);
//        if(!b){
//            return Result.fail("不允许 重复下单");   // 获取 锁 失败 就 直接返回
//        }
//        // 到了 这 就代表 获得 了 锁
////        synchronized(userId.toString().intern()) {  // 这样 就可以 保证 相同的的 ID 获取 同一把锁
////            //获取代理对象(事务)
////            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();  // 这个是为了 解决 事务 失效的问题
////            return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
////        }
//
//        try {  // 加入 异常 控制 是 为了 防止 出现问提  出现 问题 立马 释放锁，这样 不会 造成 锁长期占用 但是 什么也没做
//            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();  // 这个是为了 解决 事务 失效的问题
//            return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
//        }finally {
//            lock1.unlock();   // 释放 分布式 锁
//        }

    }

    @Transactional
    public  void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
        Long userId = voucherOrder.getUserId();
        // 5.1.查询订单
        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count().intValue();
        // 5.2.判断是否存在
        if (count > 0) {
            // 用户已经购买过了
            log.error("用户已经购买过了");
            return ;
        }

        // 6.扣减库存
        boolean success = iSeckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1
                .eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0
                .update();

//        int i = 1/0;// 6.1.判断是否扣减成功

        if (!success) {
            // 扣减失败
            log.error("库存不足");
            return ;
        }
        save(voucherOrder);

    }




}
